C'est un éditorial de une page dans Nature du 3 juillet 2020 qui revient une fois de plus sur des questions simples.Signé par Dorothy Bishop 'an experimental psychologist at the University of Oxford, UK'. Titre "Comment les scientifiques peuvent arrêter de se tromper sur les statistiques".
Voici l'exemple dans l'air du temps :
As a topical example, suppose 5% of the population is infected with a virus. We have 100 hospitals that each test 25 people, 100 hospitals that test 50 people and 100 that test 100 people. What percentage of hospitals will find no cases, and wrongly conclude the virus has disappeared? The answer is 28% of the hospitals testing 25 people, 8% of those testing 50 people and 1% of those testing 100. The average number of cases detected by the hospitals will be the same regardless of the number tested, but the range is much greater with a small sample.
L'éditorial est simple en regrettant que l'enseignement des statistiques soitt insuffisant, voire contre-productif. Il faut enseigner avec des simulations, et beaucoup d'exemples. L'auteure fournit des exemples, et termine surtout par son expérience d'omettre dans des revues de littérature de citer des articles qui vont à l'encontre de ses idées. Cela nous arrive à tous et nuit à la diffusion d'une bonne science.
